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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
정이태 안현철 (국민대학교)
저널정보
한국지능정보시스템학회 지능정보연구 지능정보연구 제28권 제1호
발행연도
2022.3
수록면
197 - 216 (20page)

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이 논문의 연구 히스토리 (4)

2022

그래프 임베딩을 활용한 코로나19 가짜뉴스 탐지 연구 - 사회적 참여 네트워크의 이용 여부에 따른 탐지 성능 비교
정이태 ,  안현철 지능정보연구 2022.03 학술저널
사회적 참여 네트워크를 접목한 가짜뉴스 탐지 연구
정이태 비즈니스IT 2022.01 학위논문

2021

그래프 임베딩을 활용한 코로나19 가짜뉴스 탐지 – 사회적 참여 네트워크의 이용 여부에 따른 탐지 성능 비교 연구
정이태 ,  안현철 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 2021.12 학술대회자료
그래프 임베딩을 활용한 가짜뉴스 탐지
정이태 ,  안현철 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 2021.06 학술대회자료

초록· 키워드

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인터넷 및 모바일 기술의 발달과 소셜미디어의 확산으로 인해 다량의 정보들이 온라인 상에서 생성, 유통되고 있다. 이중에는 대중에게 도움이 되는 유익한 정보들도 있지만, 역기능을 하는 이른바 가짜뉴스들도 함께 유통되고 있다. 지난 2020년 코로나19의 전세계적인 확산 이후, 온라인 상에는 이와 관련한 수많은 가짜뉴스들이 유통되었다. 다른 가짜뉴스들과 달리 코로나19와 관련된 가짜뉴스는 사람들의 건강, 나아가 생명까지 위협할 수 있다는 점에서 그 심각성이 매우 크다고 할 수 있다. 때문에 코로나19와 관련한 가짜뉴스를 자동으로 탐지하고, 이를 예방하는 지능형 기술은 사회적 건강도를 제고하는데 매우 의미 있는 연구주제라 할 수 있다. 이러한 배경에서 본 연구에서는 코로나19 관련 가짜뉴스 탐지를 효과적으로 수행하기 위해 그래프 임베딩 방법 중 하나인 Graph2vec을 활용한 방법을 제안한다. 가짜뉴스 탐지에 대한 주류방법은 뉴스 콘텐츠 기반 즉, 텍스트에 대한 특징 분석으로 진행되었으나 본 연구에서는 사회적 참여 네트워크 내에서의 정보 전달 관계를 추가로 활용함으로써 보다 효과적으로 코로나19와 관련된 가짜뉴스를 탐지할 수 있었으며 성능 측면에서 정확도 향상을 확인할 수 있었다.
#가짜뉴스 탐지 #그래프 임베딩 #사회적 참여 네트워크 #코로나19 #Fake news detection #Graph embedding #Social engagement network #Graph2vec #COVID-19

목차

1. 서론
2. 관련연구
3. 제안 모델
4. 실증분석
5. 결론
참고문헌(References)
Abstract

참고문헌 (57)

참고문헌 신청
고정민. (2021). "코로나보다 백신이 더 위험하다?"…끝나지 않는 '가짜뉴스'전쟁, 청년의 사. Retrieved February 21, 2022, from https://www.docdocdoc.co.kr/news/articleView.html?idxno=2013957 권오성. (2021). 좋아요의 함정…가짜뉴스 권하는 SNS, 한겨레. Retrieved February 21, 2022, from https://www.hani.co.kr/arti/science/science_general/785227.html 김선호, 김위근. (2019). 유튜브의 대약진 , 한국언론진흥재단. Retrieved February 21, 2022, from https://www.kpf.or.kr/front/board/boardContentsView.do?board_id=246&contents_id=000344023CF07421F30ED65B47114EE4 김종광, (2020). 경찰, 신종 코로나 바이러스 가짜 뉴스 엄정 대응, 제주일보. Retrieved February 21, 2022, from https://www.jejunews.com/news/articleView.html?idxno=2156143 박성수, 이건창. (2019). 효과적인 가짜 뉴스 탐지를 위한 텍스트 분석과 네트워크 임베딩 방법의 비교 연구. 디지털융복합연구, 17(5), 137-143. dbpia

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